为铁路谐波干扰搭建一个数据采集和监控系统
挑战：
设计一个复杂的数据采集系统，它能够：测量、监控，并抓取各种音频信号；与其它设备进行远程同步；按照特定的协议通过多功能车辆总线（mvb）与列车进行通信；并且能够通过管理和处理大量的数据来分析轨道网络中的谐波干扰。
解决方案：
开发一种基于ni pxi硬件平台以及ni labview和diadem软件平台的系统来满足上述的需求并且能够迅速而有效地生成报表。
ineco是一家在交通运输行业有着广泛经验的工程公司。 为了研究谐波在铁路基础设施建设方面的影响，我们设计开发了一种数据采集系统，它整合了系统要求的所有特性。
数据采集
我们的团队通常在一个移动牵引单元上收集铁路的数据。对于这个项目，我们选择了ni pxie-1062q 8槽的机箱来将因振动而产生的影响降到最低。
通过基于pxi硬件平台的ni 6123和ni 6120模块，我们以50，000赫兹的采样率同步采集了变化的电压和电流信号，这使得我们能够记录下整个音频频率范围的信号。 为了连接这些模块，我们使用ni tb-2708、tb-2709和tb-2705这三种接线端子来提供前两个smb的连接和最后直接信号电缆的连接。
mvb通信
我们需要用一块mvb协议的通信卡捕获不同牵引单元上的不同信号。 通过使用dll-specific labview vi，pxi平台和labview 将整个机箱配置为一个整体，使得数据在数据卡和应用程序之间的传输快速而容易。
计算机同步
我们的主要设计要求之一是能够在远距离运动的情况下精确地同步多台电脑。
为了达到所需的同步，我们决定用ni pxi-6682定时和同步模块与全球定位系统（gps）达到同步。 该模块化的设备能够很好的适应我们的系统集成，可以很容易融入到整个应用程序中，实现更精确地设备同步。
gps 用户界面
为了形象化的显示铁路上测试点运动的位置， 我们通过连接在pxi-6682上的天线接收gps坐标信号，并将坐标发送给集成了google earth的用户界面。我们通过3g连接到google earth（谷歌地球），假如该地点没有信号覆盖，我们就使用已经缓存好的软件地图代替。
应用程序
我们用labview开发了应用程序， 因为它能够很容易地将的各种不同的硬件模块集成，具有强大的图形化的开发环境，并提供了一种可视化的编程环境。
这个应用程序被设计成能够在两种完全不同的环境里运行：第一种是对数据进行采集、监控和实时处理；第二种是长时间的数据采集，这个过程完全自动（没有任何人的干预），并且是在一个不间断电源（ups）的支持下。
我们将这个系统的结构分成三个主要模块。
初始化
在初始化模块中，我们的基本参数有探针使用的数量、mvb的通信参数，火车的类型和型号以及各种显示控件（例如与驱动单元）的通讯和状态的验证。
电压、电流和gps
这个模块是负责配置以及实现数据采集，这些数据来自连接到计算机的不同的传感器和gps信号。如果应用程序正在以实时分析模式运行，那么该部分还执行信号处理的任务，例如信号滤波、均方根值运算、阻抗、速度计算以及结果显示。
mvb变量
这个模块负责建立mvb通信，通过使用labview call functions vi调用在ansi c中开发的动态链接库（dll）来实现。这些变量也要负责数据记录和显示。
这些模块通过定时循环保持同步。计算机与计算机之间是通过ni 6682模块提供的gps时间实现同步的。
为了实现记录过程的自动化，我们通过ni-6120模块发送一个模拟信号给ups（不间断电源）。这个信号是一个让ups断开的命令，这样它就进入了待机模式。然后pxi就可以安全的关闭了，这样可以防止数据丢失。
数据管理和处理
我们需要一个解决方案来快速地管理大量的数据，能够实现信号滤波，在时域和频域分析数据，并且可以生成自动化脚本。所以，我们使用ni diadem数据管理软件来满足这些要求。
结论
采用ni pxi平台，我们为移动牵引单元开发了一种模块化、结构紧凑、稳定可靠的数据采集系统。我们选择了labview作为开发环境，因为其直观的图形化开发特性、灵活、易于通过mvb协议集成和维护。diadem数据管理软件通过自动使用脚本报告节省了我们的数据处理时间和精力。
随着ni软件和硬件所提供的集成效果不断的发展和完善，我们可以很容易地更新，以适应可能发生在铁路部门的系统级的改变。
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计算机同步
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应用程序
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这个应用程序被设计成能够在两种完全不同的环境里运行：第一种是对数据进行采集、监控和实时处理；第二种是长时间的数据采集，这个过程完全自动（没有任何人的干预），并且是在一个不间断电源（ups）的支持下。
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初始化
在初始化模块中，我们的基本参数有探针使用的数量、mvb的通信参数，火车的类型和型号以及各种显示控件（例如与驱动单元）的通讯和状态的验证。
电压、电流和gps
这个模块是负责配置以及实现数据采集，这些数据来自连接到计算机的不同的传感器和gps信号。如果应用程序正在以实时分析模式运行，那么该部分还执行信号处理的任务，例如信号滤波、均方根值运算、阻抗、速度计算以及结果显示。
mvb变量
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我们需要一个解决方案来快速地管理大量的数据，能够实现信号滤波，在时域和频域分析数据，并且可以生成自动化脚本。所以，我们使用ni diadem数据管理软件来满足这些要求。
结论
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随着ni软件和硬件所提供的集成效果不断的发展和完善，我们可以很容易地更新，以适应可能发生在铁路部门的系统级的改变。
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